Abstract TP172: Clinical And Neuroimaging Predictors Of Dyskinetic Cerebral Palsy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dyskinetic cerebral palsy (DCP) is a non-progressive disorder that results from lesions to the developing fetal brain. Neuroimaging patterns and risk factors for DCP in pre-term infants are poorly understood. Furthermore, neuroimaging differences between preterm and term infants with DCP and its relationship to clinical outcomes are not well established. Objectives: 1) To describe neuroimaging differences between term and preterm infants with DCP. 2) To investigate relationships between neuroimaging patterns and clinical motor outcome of infants with DCP. Methods: Patients with DCP were identified through The Cerebral Palsy Network where clinical details and magnetic resonance images (MRI) were collected on children with DCP. To determine lesion volume and location, manual segmentation was performed using ITK-SNAP software by study neuroradiologist. Lesion severity was graded using a semi-quantitative scale for structural MRIs(Laporta-Hoyos et al. 2018) based on the number of lobes and subcortical structures involved. Motor outcomes was assessed with the Gross Motor Function Classification System. Results: Twenty-nine patients with DCP were identified. Preterm infants (n=12, [male= 8, female=4]), and term infants (n=16 term, [male= 6, female=10]) differed in mean gestational age (30.5 versus 39.1 weeks respectively, p=.02). The frequency of periventricular leukomalacia in preterm (89%) and term-born (58%) infants differed (p = 0.02). Lesion severity was associated with: the ventral posterior lateral (VPL) thalamus (r=0.574,p =.01), the posterior limb of the internal capsule (PLIC) (r=0.437p = .04) in term infants, and the right (r = 0.504, p = .01) and left putamen r = 0.629, p = .002) in term infants. Significant negative correlations were found between lesion severity and gross motor function in the VPL thalamus (r= -0.624, p = .001), PLIC (r= -0.735, p < .001), right (r= -0.50, p= .016) and left putamen (r= -0.54 p = .008). Conclusion: Our results suggest the timing of lesions in term-born and preterm infants with DCP are associated with neuroimaging lesion patterns. Involvement of subcortical structures and lesion severity scores were associated with gross motor function in this cohort of patients with DCP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».